AI Agent, Agentic RAG 도입 시 반드시 고려해야 할 3가지
최근 AI 분야에서 가장 주목받는 키워드 중 하나는 단연 ‘AI Agent’입니다. 챗봇이나 Q&A 모델처럼 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어, 사용자의 목적을 이해하고, 필요한 정보를 찾아내며, 외부 도구를 직접 호출해 문제를 해결하는 실행 주체로서의 AI가 주목받고 있습니다.
OpenAI의 Assistants API, LangChain Agents, AutoGen, CrewAI 등 다양한 프레임워크가 등장하면서 Agent의 개념은 빠르게 구체화되고 있으며, ReAct(Reasoning + Acting), Tool-Using LLM, Multi-Agent 협업 구조 등 이를 뒷받침하는 기술적 방법론도 활발히 연구되고 있습니다.
하지만 산업 전반을 보면, AI Agent는 여전히 파일럿 단계에 머물러 있는 경우가 대부분입니다. 기술적 가능성은 충분히 입증되고 있지만, 이를 실제 비즈니스 환경에 적용하는 것은 또 다른 문제입니다. 특히 금융, 공공, 제조 등 외부 API를 활용할 수 없는 폐쇄망 환경이나, 고도의 데이터 보안과 규제가 요구되는 조직에서는 Agent 도입의 난이도가 높아집니다. 단순히 최신 모델을 붙이는 것으로 끝나는 것이 아니라, 조직의 IT 환경과 제약 조건 속에서도 안정적이고 예측 가능하게 작동할 수 있는 운영 시스템으로 설계되어야 하기 때문입니다.
결국 중요한 것은 단순한 기술 데모나 개념 검증(POC)을 넘어, ‘Agent를 실제 업무 환경에서도 안정적이고 신뢰할 수 있는 형태로 구현하고 운영할 수 있느냐’입니다. 이를 위해서는 기술적 가능성뿐 아니라, 조직의 환경, 데이터 구조, 운영 거버넌스 등 종합적인 관점에서 접근해야 합니다. 그렇다면AI Agent와 Agentic RAG의 핵심 개념은 무엇이고, 이를 도입할 때 꼭 고민해야 할 사항들은 무엇인지 자세히 알아보겠습니다.
AI Agent와 Agentic RAG란 무엇인가?
AI Agent는 기존의 챗봇이나 Q&A 시스템처럼 단순히 질문에 답하는 데 그치지 않습니다. 사용자의 목적을 이해하고, 필요한 정보를 탐색하며, 외부 도구를 활용해 여러 단계를 거쳐 문제를 스스로 해결하는 자율적 실행 구조입니다. 단순한 응답 생성기가 아니라, 복잡한 업무를 해결하기 위한 계획과 실행을 스스로 조율하는 ‘행동하는 AI’라고 보는 것이 더 정확합니다.
한편, RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 언어모델의 고질적인 한계인 최신성 부족과 도메인 지식의 부재를 해결하기 위한 구조로 발전해왔습니다. 외부 문서를 검색해 필요한 정보를 보완한 뒤, 이를 기반으로 응답을 생성하는 방식이죠. 하지만 전통적인 RAG는 단일 응답 생성이라는 고정된 프로세스에 머무르는 한계가 있었습니다. 복잡한 업무를 처리하기 위해서는 정보 검색을 넘어, 검색한 정보를 바탕으로 추가적인 분석, 도구 호출, 재질문 등 일련의 행위가 유기적으로 연결되어야 했습니다. 이 한계를 확장한 것이 바로 Agentic RAG입니다.
Agentic RAG는 단순히 검색한 정보를 사용하는 수준을 넘어, 검색 → 분석 → 외부 도구 실행 → 재질문 등 복잡한 문제 해결 과정을 Agent가 스스로 설계하고 실행하는 구조입니다. 이때 중요한 역할을 하는 것이 ReAct(Reasoning + Acting) 프레임워크입니다. ReAct는 Agent가 한 번의 답으로 끝내지 않고, 사고(Reasoning)와 행동(Acting)을 반복하면서 문제를 단계적으로 해결하는 접근법을 가능하게 해줍니다. 이를 통해 Agent는 더욱 유연하게 상황에 대응하며, 복잡한 태스크를 정교하게 처리할 수 있습니다.
다만, Agentic RAG는 AI Agent 기술을 활용하는 여러 방식 중 하나일 뿐이며, 기업이 AI Agent를 실제 도입하려면 단순한 검색·생성 기술을 넘어, 도구 연동, 보안 통제, 운영 거버넌스, 데이터 구조화 등 훨씬 더 넓고 복합적인 영역까지 포괄적으로 고려해야 합니다.
AI Agent, Agentic RAG 도입시 고려사항 3가지
1) “작동하는가”보다 “어떻게 작동하는가” – 신뢰성과 투명성 확보
AI Agent는 단순히 사용자의 질문에 답하는 것을 넘어서, 문서를 검색하고 외부 도구를 호출하며, 그 결과를 바탕으로 다시 판단하는 과정을 거쳐 스스로 문제를 해결합니다. 이 과정은 여러 단계를 거치며 복잡하게 이루어지기 때문에, 운영자나 사용자 입장에서 이러한 흐름을 명확히 확인할 수 없는 상태에서는 문제가 발생했을 때 원인을 찾고 해결하는 데 어려움이 생깁니다.
따라서 기업이 AI Agent를 실제 업무 환경에서 안정적으로 활용하기 위해서는, Agent가 어떤 데이터를 바탕으로 어떤 과정을 거쳐 판단하고 행동했는지 파악할 수 있는 시스템적 장치를 마련하는 것이 필요합니다. 이를 위해 민감한 정보가 외부로 노출되는 상황을 방지할 수 있도록 사전에 설정하는 가드레일, Agent의 reasoning 과정과 도구 호출 내역을 기록하는 로깅 체계, 그리고 Agent의 응답 품질과 성능을 객관적으로 점검할 수 있는 운영 지표들을 준비하는 것이 중요합니다.
최근에는 Agent 실행 흐름을 시각화하여 디버깅/검증을 돕는 execution trace dashboard나 LLM debugging toolkits (예: LangSmith, OpenAgent Loggers) 등이 도입되고 있습니다. Agent 설계 시점부터 이와 같은 추적 구조를 포함하는 것이 중요해지고 있습니다.
이렇게 Agent의 내부 동작을 투명하게 볼 수 있는 체계를 마련하면, 단순히 시스템의 오류를 파악하는 수준을 넘어서, Agent의 품질을 지속적으로 개선하고 업무 환경에 맞게 최적화하는 데 큰 도움이 됩니다. AI Agent를 비즈니스에 효과적으로 활용하기 위한 첫걸음은 바로 이런 ‘보이는 시스템’을 구축하는 데서 시작된다고 볼 수 있습니다.
2) 폐쇄망 환경에서도 가능한 Retrieval 구조 설계
AI Agent가 적절한 결과를 내놓기 위해서는, 얼마나 정확하고 신뢰할 수 있는 정보를 기반으로 추론하는지가 핵심입니다. 특히 금융, 제조, 공공기관처럼 외부 API나 클라우드 서비스를 자유롭게 사용할 수 없는 폐쇄망 환경에서는, 외부 리소스를 활용하지 않고도 Agent가 필요한 정보를 스스로 찾아낼 수 있는 Retrieval 구조를 내부적으로 갖추는 것이 매우 중요합니다.
이를 위해서는 조직 내부 데이터를 의미 단위로 정교하게 구조화하는 작업이 필요합니다. 문서의 계층 구조나 문맥적 의미를 반영한 데이터 구조화를 통해 검색 효율성과 정확도를 높일 수 있습니다. 이렇게 구축된 데이터를 기반으로, 벡터 검색, 키워드 검색, 그래프 검색 등 다양한 방식들을 조합한 복합 Retrieval 전략을 적용하는 것이 효과적입니다. 또한 최신성, 출처의 신뢰도, 업무 적합성 등의 기준으로 데이터를 관리하는 품질 관리 체계도 함께 고려해야 합니다.
폐쇄망 환경에서는 이러한 Retrieval 구조가 단순한 검색 기능 이상의 역할을 합니다. AI Agent가 올바른 정보를 바탕으로 신뢰할 수 있는 답변을 제공하기 위해서는, 외부 연결 없이도 내부에서 자급자족할 수 있는 Retrieval 구조를 제대로 준비하는 것이 필요합니다. 결국 이러한 기반이 Agent의 실제 업무 활용 가능성을 결정짓는 중요한 요소가 됩니다.
3) Agent는 ‘기능’이 아닌 ‘실행 주체’ – 운영 거버넌스 체계 필요
AI Agent는 단순히 정보를 조회하거나 답변을 생성하는 수준을 넘어, 외부 시스템과 연동하고 실제로 도구를 실행하는 역할까지 수행합니다. 이러한 특성 때문에 Agent가 어떤 작업을 수행할 수 있으며 어디까지 접근할 수 있는지를 명확히 정의하고, 이를 일관되게 관리할 수 있는 운영 체계를 마련하는 것이 중요합니다. Agent가 실제 업무를 자동화하는 실행 주체가 되는 순간부터는, 예측 가능하고 안전하게 동작하도록 통제하는 기준이 필요해집니다.
이를 위해서는 Agent별로 사용할 수 있는 도구와 호출 가능한 API 범위를 설정하고, 사용자나 조직 내 역할에 따라 기능과 권한을 세분화할 수 있는 접근 제어 체계가 필요합니다. 민감하거나 위험도가 높은 작업은 사람이 검토하고 승인할 수 있도록 Human-in-the-loop 절차를 마련하는 것이 좋으며, Agent가 생성한 응답이나 실행 결과를 정책 기준에 따라 자동으로 점검할 수 있는 필터링 체계도 함께 고려해야 합니다.
보안과 규제가 엄격한 산업 환경에서는 이러한 거버넌스가 조직의 리스크를 줄이고 운영 안정성을 확보하는 데 중요한 역할을 합니다. Agent가 기술적으로 잘 작동하는 것만으로는 충분하지 않으며, 실제 업무 환경에서도 안정적이고 책임 있게 운영될 수 있도록 체계적으로 설계되어야 합니다. 이를 위해 Agent의 역할과 범위를 기준으로 정책을 정의하고, 사용자 권한과 연동해 적용하며, 민감한 행동에 대한 사전 검토 절차와 실행 이력의 기록·관리 기능을 함께 갖추는 방식이 필요합니다. 이러한 요소들은 Agent를 안전하고 지속 가능하게 운영하기 위한 기반이 됩니다.
AI Agent를 실제 업무에서 효과적으로 활용하려면, 단순한 연결 이상의 준비가 필요합니다. Agent가 기대하는 성능을 발휘하려면, 필요한 정보를 정확히 찾아낼 수 있는 Retrieval 구조와, 내부 동작을 투명하게 관리할 수 있는 실행 흐름, 그리고 이를 안정적으로 운영할 수 있는 거버넌스 체계까지 모두 갖춰져야 합니다. 이런 요소들이 유기적으로 맞물릴 때 비로소 '쓸 수 있는 Agent'가 만들어집니다.
특히 외부 연결이 어려운 폐쇄망 환경이나, 보안 규제가 엄격한 산업에서는 외부 리소스에 의존하지 않고 독립적으로 운영할 수 있는 Private AI Agent 구조가 더욱 현실적인 대안이 됩니다. 이는 단순한 선택의 문제가 아니라, 실제 업무 환경에서 안정적인 운영을 보장하기 위한 실질적인 해법입니다. 따라서 Agent 도입을 고민할 때는, 기술적으로 구현할 수 있는가를 넘어서, 우리 조직에서 운영 가능한가를 기준으로 점검하는 접근이 필요합니다. 이러한 준비와 검토가 결국, 기업 환경에 적합한 신뢰할 수 있는 AI Agent 시스템을 구축하는 출발점이 될 것입니다.